Spark Streaming自定义数据源-实现自定义输入DStream和接收器参考文档：SparkStreaming编程指南（官方文档）http://spark.apache.org/docs/2.0.0-preview/streaming-programming-guide.html本文实现代码语言Scala总体流程分为以下几步：1. 实现一个自定义的接收器（receiver）实现自
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2024-06-04 05:38:38
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Spark的运行模式
local，standalone，yarn，mesos。yarn还分为yarn-client 和 yarn-master学习过程中主要用到local和yarn
Spark名词
Standalone模式下：
Master：集群中含有Master进程的节点。Master是整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行。Slave：集群中含有Worker进程的节点。W
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2024-01-22 21:49:14
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参数说明参数说明–master集群的master地址。如：spark://host:port，mesos://host:port，yarn-client，yarn-cluster，local[k]本地以k个worker线程执行，k一般为cpu的内核数，local[*]以尽可能多的线程数执行。那么这个参数该如何设定？首先我们需要知道spark有哪些部署方式。 我们要部署Spark这套计算框架，有多种
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2023-09-17 13:40:08
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# 如何在Spark中指定Master节点
Apache Spark是一种跨平台的分布式计算框架，广泛用于大数据处理。在进行Spark集群计算时，指定Master节点是至关重要的步骤。本文将带领你一步步了解如何在Spark中指定Master节点，包括相关的代码示例、注释以及图示说明。
## 整体流程概述
以下是使用Spark指定Master的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 04:40:36
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# 如何在 Apache Spark 中指定 Master
在学习 Apache Spark 时，指定 Master 是一个基础但重要的步骤。Master 是 Spark 集群的控制节点，负责资源管理和调度。本文将详细介绍如何实现这一过程，提供必要的代码示例以及解释。
## 流程概述
以下是整个流程的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-03 04:35:05
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在处理“Spark on YARN 启动 master”的过程中，我们经常会遇到一些技术挑战。以下是解决这一问题的详细过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等。
## 环境准备
在准备环境之前，我们首先需要确保所有必要的依赖项都已正确安装。如下是所需软件的兼容版本矩阵：
| 软件 | 版本 | 备注
# 如何在没有 Master 的情况下实现 Spark on YARN
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一个流行的框架，它能够有效地处理大量数据。当我们将 Spark 运行在 YARN（Yet Another Resource Negotiator）之上时，许多用户可能会遇到没有 Master 的情况。这篇文章将指导你如何在此环境下运行 Spark 应用。
## 流程概述
# Node.js与Yarn：将默认下载指定为Yarn
在现代前端开发中，包管理器扮演着至关重要的角色。Node.js和Yarn是两种流行的工具，能够帮助开发者高效管理项目中的依赖关系。本文将探讨如何将Node.js的默认下载工具切换为Yarn，并提供相关的代码示例和解决方案。
## 什么是Yarn？
Yarn是一个JavaScript包管理工具，由Facebook推出，旨在提高速度和安全性
1. 简介Kubernetes v1.13版本发布后，kubeadm才正式进入GA，可以生产使用,用kubeadm部署kubernetes集群也是以后的发展趋势。目前Kubernetes的对应镜像仓库，在国内阿里云也有了镜像站点，使用kubeadm部署Kubernetes集群变得简单并且容易了很多，本文使用kubeadm带领大家快速部署Kubernetes v1.13.2版本。注意：请不要把目光仅
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2024-10-19 08:08:31
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背景 Spark Streaming 作业在运行过程中，上游 topic 增加 partition 数目从 A 增加到 B，会造成作业丢失数据，因为该作业只从 topic 中读取了原来的 A 个 partition 的数据，新增的 B-A 个 partition 的数据会被忽略掉。 思考过程 为了作业能够长时间的运行，一开始遇到这种情况的时候，想到两种方案：感知上游 topic 的 partit
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2023-12-27 18:30:29
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# 如何在 Spark 中通过命令行指定 Master
在大数据开发中，Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架。构建和运行 Spark 应用程序时，选择一个适合的 Master 是至关重要的。Master 节点负责分配资源和调度执行任务。这个过程看似复杂，但实际上，只需一些简单步骤即可实现。
## 整体流程
下面的表格显示了在命令行中指定 Spark Master 的基本步骤：
在Yarn上部署Spark程序，前提是启动HDFS和YARN，需要有相关环境。Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（Re
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2023-06-11 14:30:02
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一.背景 在实际生产工作中，一般都会采用spark on yarn的方式运行管理spark任务。这时候难免就会遇到提交任务时该如何去写配置参数，比如公司给你分配了一个yarn的队列10core，200G内存，你该如何在这个整体资源限制下提交任务？为了回答这个问题，本文阐述了可spark的内存管理机制，供大家参阅。二.spark静态内存分配机制 s
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2024-05-28 09:48:27
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# Spark中的YARN模式不用启动Master
在Spark中，我们通常会使用YARN作为资源管理器来运行我们的应用程序。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器，它负责管理集群中的资源分配和任务调度。在使用Spark的YARN模式时，我们不需要手动启动Spark的Master节点，而是通过YARN来管理资源和任务
原创
2023-10-19 14:39:56
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。MapRedu
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2024-10-06 14:24:40
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日志访问 Spark 应用程序日志的最简单方法是配置 Log4j 控制台 appender，等待应用程序终止并使用 yarn logs -applicationId [applicationId] 命令。 不幸的是，终止长时间运行的 Spark Streaming 作业来访问日志是不可行的。我建议安装和配置 Elastic，Logstash 和 Kibana（ELK栈）。 ELK 的安装和配置不在
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2024-01-20 23:05:32
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启动spark-shell如果你有一个Hadoop 集群， 并且Hadoop 版本支持YARN， 通过为Spark master 设定yarn-client 参数值，就可以在集群上启动Spark 作业：$ spark-shell --master yarn-client如果你是在自己的计算机上运行示例，可以通过设定local[N] 参数来启动本地Spark 集群，其中N 代表运行的线程数，或者用*
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2023-07-02 21:29:34
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SparkSession 是DataSet和DataFrame编写Spark程序的入口SparkSession的功能：创建DataFrame以关系型数据库中表的形式生成DataFrame，之后便可以执行SQL语句，适合小数据量的操作读取.parquet格式的文件，得到DataFrame创建SparkSession对象：
>>> spark = SparkS
# 使用Spark YARN指定机台进行集群部署
在Spark集群中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一种资源管理器，负责分配资源给不同的应用程序。在使用Spark时，我们可以通过指定YARN机台来控制作业在集群中的运行位置，以优化资源利用和性能。
## YARN集群配置
在进行YARN集群配置之前，我们需要确保已经安装和配置好Hadoop集群，并
原创
2024-07-03 03:32:23
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长时间运行的 Spark Streaming 作业一旦提交给 YARN 集群，应该一直运行，直到故意停止。 任何中断都会导致严重的处理延迟，并且可能会导致处理数据丢失或重复。 YARN 和 Apache Spark 都不是为执行长时间运行的服务而设计的。 但是他们已经成功地适应了日益增长的近乎实时处理的需求，这些需求是作为长期工作而实施的。 成功并不一定意味着没有技术挑战。本博文总结了我在安全的
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2024-01-29 00:51:13
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